論文の概要: Event-Driven Simulation for Rapid Iterative Development of Distributed Space Flight Software
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12502v1
- Date: Sun, 18 May 2025 17:32:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.270112
- Title: Event-Driven Simulation for Rapid Iterative Development of Distributed Space Flight Software
- Title(参考訳): 分散宇宙飛行ソフトウェアの迅速な反復開発のためのイベント駆動シミュレーション
- Authors: Toby Bell, Simone D'Amico,
- Abstract要約: 本稿では,新しい宇宙シミュレーション環境の設計,開発,応用について述べる。
この環境は、ソフトウェアのみのシミュレーションの柔軟性、決定性、および可観測性と、通常、リアルタイムのハードウェア・イン・ザ・ループテストによってのみ達成される忠実さと深さを組み合わせている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.14360329494344
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents the design, development, and application of a novel space simulation environment for rapidly prototyping and testing flight software for distributed space systems. The environment combines the flexibility, determinism, and observability of software-only simulation with the fidelity and depth normally attained only by real-time hardware-in-the-loop testing. Ultimately, this work enables an engineering process in which flight software is continuously improved and delivered in its final, flight-ready form, and which reduces the cost of design changes and software revisions with respect to a traditional linear development process. Three key methods not found in existing tools enable this environment's novel capabilities: first, a hybrid event-driven simulation architecture that combines continuous-time and discrete-event simulation paradigms; second, a lightweight application-layer software virtualization design that allows executing compiled flight software binaries while modeling process scheduling, input/output, and memory use; and third, high-fidelity models for the multi-spacecraft space environment, including for wireless communication, relative sensing such as differential GPS and cameras, and flight computer health metrics like heap exhaustion and fragmentation. The simulation environment's capabilities are applied to the iterative development and testing of two flight-ready software packages: the guidance, navigation, and control software for the VISORS mission, and the Stanford Space Rendezvous Laboratory software kit for rendezvous and proximity operations. Results from 33 months of flight software development demonstrate the use of this simulation environment to rapidly and reliably identify and resolve defects, characterize navigation and control performance, and scrutinize implementation details like memory allocation and inter-spacecraft network protocols.
- Abstract(参考訳): 本稿では,分散宇宙システムのための高速プロトタイピングおよびテストのための新しい宇宙シミュレーション環境の設計,開発,および応用について述べる。
この環境は、ソフトウェアのみのシミュレーションの柔軟性、決定性、および可観測性と、通常、リアルタイムのハードウェア・イン・ザ・ループテストによってのみ達成される忠実さと深さを組み合わせている。
最終的に、この作業は、飛行ソフトウェアが最終的な飛行可能な形で継続的に改善され、納入されるエンジニアリングプロセスを可能にし、従来の線形開発プロセスに対する設計変更やソフトウェア修正のコストを低減させる。
ひとつは、連続時間と離散イベントシミュレーションのパラダイムを組み合わせたハイブリッドなイベント駆動シミュレーションアーキテクチャ、もうひとつは、プロセスのスケジューリング、入力/出力、メモリ使用をモデリングしながらコンパイルされた飛行ソフトウェアバイナリの実行を可能にする軽量なアプリケーション層ソフトウェア仮想化設計、もうひとつは、無線通信、差分GPSやカメラのような相対的なセンシング、ヒープの枯渇やフラグメンテーションのようなフライトコンピュータの健康指標を含む、多宇宙環境のための高忠実なモデルである。
シミュレーション環境の機能は、VISORSミッションのための誘導、ナビゲーション、制御ソフトウェアと、ランデブーと近接操作のためのスタンフォード宇宙レンデブー実験室ソフトウェアキットという、2つの飛行可能なソフトウェアパッケージの反復開発とテストに適用される。
33ヶ月のフライトソフトウェア開発の結果は、このシミュレーション環境を用いて、欠陥を迅速かつ確実に識別し、解決し、ナビゲーションと制御性能を特徴づけ、メモリ割り当てや航空宇宙間ネットワークプロトコルのような実装の詳細を精査することを示した。
関連論文リスト
- FlightForge: Advancing UAV Research with Procedural Generation of High-Fidelity Simulation and Integrated Autonomy [2.6003704171754416]
本研究では,FlightForge UAVオープンソースシミュレータを提案する。
高度なレンダリング機能、多様な制御モダリティ、そして最も重要なのは、手続き的な環境生成を提供する。
このシミュレーターは、散らかった未知の環境で長距離飛行が可能な完全自律型UAVシステムとすでに統合されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-07T16:05:17Z) - Open-Source High-Speed Flight Surrogate Modeling Framework [0.0]
高速飛行車は音速よりもはるかに速く走行し、国防と宇宙探査に不可欠である。
様々な飛行条件下での行動の正確な予測は困難であり、しばしば高価である。
提案されたアプローチでは、より賢く、より効率的な機械学習モデルを作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-06T01:34:06Z) - A Realistic Simulation Framework for Analog/Digital Neuromorphic Architectures [73.65190161312555]
ARCANAは、混合信号ニューロモルフィック回路の特性を考慮に入れたソフトウェアスパイクニューラルネットワークシミュレータである。
得られた結果が,ソフトウェアでトレーニングされたスパイクニューラルネットワークの動作を,かつてハードウェアにデプロイされた場合の信頼性の高い推定方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T11:16:46Z) - Gaussian Splatting to Real World Flight Navigation Transfer with Liquid Networks [93.38375271826202]
本研究では,シミュレート・トゥ・リアルな視覚四重項ナビゲーションタスクにおける分布シフトに対する一般化とロバスト性を改善する手法を提案する。
まず,擬似飛行力学とガウススプラッティングを統合してシミュレータを構築し,その後,液状ニューラルネットワークを用いてロバストなナビゲーションポリシーを訓練する。
このようにして、我々は3次元ガウススプラッティングラディアンス場レンダリング、専門家による実演訓練データのプログラミング、およびLiquid Networkのタスク理解能力の進歩を組み合わせたフルスタックの模倣学習プロトコルを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-21T13:48:37Z) - Learning to Fly in Seconds [7.259696592534715]
カリキュラム学習と高度に最適化されたシミュレータが,サンプルの複雑さを増し,学習時間の短縮につながることを示す。
我々のフレームワークは、コンシューマ級ラップトップで18秒のトレーニングをした後、直接制御するためのSimulation-to-Real(Sim2Real)転送を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T01:06:45Z) - Waymax: An Accelerated, Data-Driven Simulator for Large-Scale Autonomous
Driving Research [76.93956925360638]
Waymaxは、マルチエージェントシーンにおける自動運転のための新しいデータ駆動シミュレータである。
TPU/GPUなどのハードウェアアクセラレータで完全に動作し、トレーニング用のグラフ内シミュレーションをサポートする。
我々は、一般的な模倣と強化学習アルゴリズムのスイートをベンチマークし、異なる設計決定に関するアブレーション研究を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T20:49:15Z) - Functional Simulation of Real-Time Quantum Control Software [1.005130974691351]
シミュレーションインフラは,ハードウェア上での実行に比べてカーネルを6.9倍高速にシミュレーションする。
タイムラインカーソルの位置は、適切な構成を選択すると平均97.9%の精度でシミュレートされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-25T22:11:32Z) - Data-Driven Offline Optimization For Architecting Hardware Accelerators [89.68870139177785]
PRIMEと呼ばれるハードウェアアクセラレータを設計するための,データ駆動型オフライン最適化手法を開発した。
PRIMEは、最先端のシミュレーション駆動方式の性能を約1.54倍と1.20倍に改善し、必要な総シミュレーション時間をそれぞれ93%と99%削減する。
さらにPRIMEは、ゼロショット設定で見えないアプリケーションのための効果的なアクセラレーターを設計し、シミュレーションベースの手法を1.26倍に向上させた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-20T17:06:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。